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基于权重向量聚类的动态多目标进化算法

计算机应用 2023年第7期43卷 2226-2236页

作者：李二超程艳丽兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

实际生活中存在许多的动态多目标优化问题(DMOP)。对于此类问题,当环境发生改变时,就要求动态多目标进化算法(DMOEA)能快速和准确地跟踪新环境下的帕累托前沿(PF)或帕累托最优解集(PS)。针对现有算法的种群预测性能差的问题,提出一种基... 详细信息

实际生活中存在许多的动态多目标优化问题(DMOP)。对于此类问题,当环境发生改变时,就要求动态多目标进化算法(DMOEA)能快速和准确地跟踪新环境下的帕累托前沿(PF)或帕累托最优解集(PS)。针对现有算法的种群预测性能差的问题,提出一种基于权重向量聚类预测的动态多目标进化算法(WVCP)。该算法首先在目标空间中生成均匀的权重向量,并对种群中的个体进行聚类,再根据聚类情况分析种群的分布性。其次,对聚类个体的中心点建立时间序列。对同一权重向量,针对不同的聚类情况采取相应的应对策略对个体进行补充,若相邻时刻均存在聚类中心,则采用差分模型预测新环境下的个体;若某一时刻不存在聚类中心,则用相邻权重向量聚类中心的质心作为该时刻的聚类中心,再运用差分模型预测个体。这样不仅可以有效地解决种群分布性差的问题,还可以提高预测的准确性。最后,引入个体补充策略,以充分地利用历史信息。为验证WVCP算法的性能,把它与四种代表性算法进行了仿真对比。实验结果表明,所提算法能够很好地解决DMOP。

关键词：动态多目标进化算法权重向量聚类差分模型种群预测

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面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 159-171页

作者：曹嘉乐杨磊田井林李华德李康顺华南农业大学数学与信息学院广州510642

随着目标维度的上升,高维多目标优化问题的帕累托前沿越来越复杂,传统的基于分解的高维多目标进化算法难以挑选出多样性和收敛性良好的种群。针对以上问题提出了一种面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法。该算法将进化过程划分为... 详细信息

随着目标维度的上升,高维多目标优化问题的帕累托前沿越来越复杂,传统的基于分解的高维多目标进化算法难以挑选出多样性和收敛性良好的种群。针对以上问题提出了一种面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法。该算法将进化过程划分为两个阶段,在第一阶段判断帕累托前沿的形状是否规则,而在第二阶段则根据帕累前沿的形状选择是否对权重向量进行调整,以保证种群在规则及不规则帕累托前沿上都能获得良好的多样性。为了对权重向量进行调整且不影响算法的收敛性,该算法使用了两个种群进行进化,一个主种群正常进化,另一个辅种群作为权重向量。为了在不规则的帕累托前沿上获得一组适应种群分布的权重向量,引入了自然界中能量平衡的概念收集了多样性良好的辅种群作为权重向量。将提出的算法与其他算法在3-10目标的测试问题上进行比较。实验结果表明,提出的算法在大多数测试问题上性能优于比较的算法。

关键词：高维多目标优化进化算法双阶段双种群权重向量能量平衡

基于外部存档更新及截断的NSGA-Ⅱ改进算法

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华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 282-292页

作者：崔恒薇丁炜超魏鹏顾春华姚保华华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海中侨职业技术大学上海201514 上海市民防科学研究所上海200020

传统的NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)算法使用拥挤度作为精英选择的第二指标,该方法在处理高维多目标优化问题时,常常由于选择压力不足,以及不同目标间优化冲突加剧等原因,很难维持种群收敛性和多样性的平衡。针... 详细信息

传统的NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)算法使用拥挤度作为精英选择的第二指标,该方法在处理高维多目标优化问题时,常常由于选择压力不足,以及不同目标间优化冲突加剧等原因,很难维持种群收敛性和多样性的平衡。针对上述问题,提出一种基于外部存档更新及截断机制的NSGA-Ⅱ改进算法NSGA-Ⅱ-UTEA(NSGA-Ⅱalgorithm based on Update and Truncation of External Archive)。该算法首先在精英选择中引入基于权重向量分解的外部存档机制,然后根据个体与所在权重向量及超平面距离之和更新外部存档,并基于个体间角度计算实现外部存档截断,进一步提升了算法在高维多目标优化问题中种群的收敛性和多样性。与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D(Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition)、NSGA-Ⅱ-ARSBX(NSGA-Ⅱwith Adaptive Rotation based Simulated Binary crossover)和RPD-NSGA-Ⅱ(Reference Point Dominance-based NSGA-Ⅱ)这5种先进的进化算法的对比实验结果表明,NSGA-Ⅱ-UTEA算法在10目标以上的高维DTLZ(Deb Thiele Laumanns Zitzler)和WFG(Walking Fish Group)系列测试函数上,各项性能指标整体优于其他算法,在解集的分布性和多样性方面具有显著优势。特别是在大部分高维WFG4~WFG7凹问题上都能取得最佳的性能指标值。与传统的NSGA-Ⅱ算法相比,NSGA-Ⅱ-UTEA算法在10目标以上的高维DTLZ系列测试函数上,反世代距离(IGD)性能平均提升了50.6%;在15目标以上的高维WFG系列测试函数上,超体积(HV)性能平均提升了60.7%。实验结果验证了NSGA-Ⅱ-UTEA算法改进的有效性。

关键词：多目标优化精英选择 NSGA-Ⅱ 权重向量外部存档

基因表达式编程算法改进及在社会效益综合评价中的应用:以赣南离子型稀土资源开发为例

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中国矿业 2024年第6期33卷 91-101页

作者：程亚婷岳雪芝蒋林峰江西理工大学理学院江西赣州341000

以赣南离子型稀土资源开发为例,探索社会效益综合评价模型构建方法,为矿产资源开发提供参考。从国家资源安全、社会经济、人民生活、生态环境四个方面进行分析,构建赣南离子型稀土矿产资源开发社会效益综合评价指标体系。考虑到基因表... 详细信息

以赣南离子型稀土资源开发为例,探索社会效益综合评价模型构建方法,为矿产资源开发提供参考。从国家资源安全、社会经济、人民生活、生态环境四个方面进行分析,构建赣南离子型稀土矿产资源开发社会效益综合评价指标体系。考虑到基因表达式编程(GEP)算法在拟合函数上有良好成效,可以反映指标之间的函数关系,因此,提出利用GEP算法挖掘各个指标之间的函数关系来构建稀土矿产资源开发社会效益综合评价模型,并提出基于变化率的量化方法求解各指标权重来客观评价赣南离子型稀土资源开发的社会效益。传统GEP算法在此案例上函数拟合效果不够理想,平均相对误差较大,因此,基于传统GEP算法的变异算子及IS转座算子进行改进来增加算法勘探能力,并在算法进化长期停滞时引入“择新”产生子代来增加种群多样性。实验证明改进后的算法更易跳出局部最优且更快收敛,能够获得较好的函数拟合效果,减小实验误差。利用自变量变化率,结合改进GEP得到的函数关系式,求解综合评价指标体系的权重。其中,国家资源安全保障程度、对社会经济的影响、对人民生活的影响、对生态环境的影响的权重依次为0.084、0.243、0.313、0.360。研究结论可为决策者提供参考,以便对赣南离子型稀土资源开发进行合理规划。

关键词：稀土资源开发综合评价基因表达式编程变化率权重向量

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权重向量的一种新求法

基础自动化 2001年第2期8卷 7-9页

作者：白若玉伦昕义抚顺石油学院计算机中心辽宁抚顺113001

在确定不同元素 (方案 )重要性权重的问题中 ,为避免直接确定重要性比值的困难 ,提出了从先定性判定差异 ,再对差异量化处理的新思路。文中给出了量化的步骤和方法。

关键词：判断矩阵差异矩阵差异向量权重向量层次分析法

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多人层次单排序下权重向量的算法

系统工程理论与实践 1998年第7期18卷 89-93页

作者：秦寿康广州师范学院系统工程研究所

旨在对ＡＨＰ中多人层次单排序下权重向量的算法作一概括。本文做了两方面的工作：其一是将单人层次单排序下，求权重向量的对数最小二乘法和最小偏差法，拓广成多人层次单排序下权重向量的算法；其二是沟通了数种算法的关系，证明了它... 详细信息

旨在对ＡＨＰ中多人层次单排序下权重向量的算法作一概括。本文做了两方面的工作：其一是将单人层次单排序下，求权重向量的对数最小二乘法和最小偏差法，拓广成多人层次单排序下权重向量的算法；其二是沟通了数种算法的关系，证明了它们的等价性和相似性。

关键词：多人层次单排序排序权重向量算法

带权重向量调节的基于分解的多目标演化优化算法研究

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带权重向量调节的基于分解的多目标演化优化算法研究

作者：万衎震哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

许多实际问题可被定义为多目标优化问题。这样的优化问题通常有着不止一个相互冲突的目标。基于分解的多目标演化优化算法(Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)是一种有代表性的多目... 详细信息

许多实际问题可被定义为多目标优化问题。这样的优化问题通常有着不止一个相互冲突的目标。基于分解的多目标演化优化算法(Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)是一种有代表性的多目标优化算法,因其在多目标优化问题以及高维多目标优化问题上的有效性,受到了演化计算研究者群体的广泛关注。然而它的算法性能和权重向量的设置有着密切的关系。本文分析了现有权重向量调节方法的固有缺陷,并在此基础上提出了新的权重向量调节方法,借此对权重向量调节频次这一话题进行了探讨。除此之外,本文还对现有基于分解的昂贵多目标优化算法进行了分析,并为昂贵高维多目标优化提出了一种新的算法框架以及相应的权重向量调节方法。本文的主要创新点如下:(1)本文提出了只需两次调节权重向量的新策略。新策略下的MOEA/D使用权重向量网络作为外部集合来存储整个过程中所有搜索到的解,并在算法后期将MOEA/D中原本的权重向量和种群替换为该外部集合存储的权重向量和解集。新提出的方法不仅最大限度地减小了权重向量调节对算法收敛性能的影响,而且很好地避免了极少权重向量调节次数所带来的调节不充分问题。(2)本文提出了一种新型混合算法框架。该框架将基于分类器的和基于分解的两种算法连接在一起。还有一种新型权重向量调节策略被用作这两种不同的昂贵多目标算法之间的连接器。新的混合算法很好地继承了两种算法在加速收敛和保持多样性分布两方面的优点。

关键词：演化算法高维多目标优化计算昂贵问题权重向量

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判断矩阵权重向量的拉格朗日解

系统工程 1995年第2期13卷 21-23,27页

作者：邓宇镌长春光机学院经贸分院教师130022

本文推导了用最小二乘法原理和拉格朗日乘子方法,求解判断矩阵权重向量的计算方法,举例说明了最大特征值法在判断矩阵一致性准则临界处所得权重向量的最大偏差.

关键词：判断矩阵权重向量拉格朗日解多目标决策

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基于粒子群优化权重向量的交互式图像检索

基于粒子群优化权重向量的交互式图像检索

作者：从乾坤河南大学

学位级别：硕士

近年来，随着计算机及通信技术的快速发展，多媒体信息出现了急剧增长的趋势,数字图像的内容和种类也得到了极大的丰富，怎么才能从海量的图像中提取所需的图像信息，已成为信息时代人们亟待解决的问题，对图像数据库的分类和检索也成... 详细信息

近年来，随着计算机及通信技术的快速发展，多媒体信息出现了急剧增长的趋势,数字图像的内容和种类也得到了极大的丰富，怎么才能从海量的图像中提取所需的图像信息，已成为信息时代人们亟待解决的问题，对图像数据库的分类和检索也成为获取图像信息的研究热点，同时基于内容的图像检索已成为近年来计算机视觉领域最活跃也最具有挑战性的问题之一，是一个融合计算机视觉、图像处理、图像理解等多个领域的交叉课题，其主要是通过提取图像的底层特征（纹理、形状、颜色）利用图像间的相似度匹配实现图像检索。随着优化理论的快速发展，群智能优化算法也成为一个研究的热点，在很多领域上都得到了广泛的应用，其中粒子群优化算法为传统优化算法所面临的难题如组合优化问题、复杂函数（多极值）提供了一种快速高效的解决方法。然而，又由于图像底层特征目前尚无能力完全辨别出图像中所包含的物体，如何把人的主观意见加入到图像检索中是CBIR的重要研究课题之一，随着信息检索技术的发展，在20世纪90年代相关反馈技术引入到图像检索中，为减小高层语义概念同底层特征之间的“语义鸿沟”问题提供了一种有效途径。本文运用粒子群优化算法结合相关反馈，基于权重向量提出了两个基于内容的图像检索方法：一是基于颜色直方图权重向量的相关反馈：基于PSO优化颜色直方图权重向量的正相关反馈框架、基于PSO优化颜色直方图权重向量的正负相关反馈框架;基于转化后的权重特征向量，我们首先确定用户的初始权重查询向量，再利用查询点移动公式，根据用户对前面输出结果的反馈意见来调整权重查询向量，使权重查询向量靠近正例远离反例，在此基础上对权重查询向量进一步优化，将更能接近用户的真实意图。二是基于融合特征权重向量的相关反馈：基于PSO优化融合特征权重向量的正相关反馈框架、基于PSO优化融合特征权重向量的正负相关反馈框架。针对单一特征只能表达一幅图像的部分属性，通过融合纹理、形状和颜色的特征向量，获得纹理、形状和颜色的综合权重向量，采用粒子群（PSO）算法优化权重查询向量，得到最优并进行更新。最后通过对自然图像库Corel1000进行对比实验，与相关算法及我们先前算法的检索性能进行比较，验证了我们算法的有效性，基于PSO的权重框架对自然图像有非常理想的检索效果，具有一定的优势。

关键词：图像检索权重向量相关反馈颜色直方图粒子群优化